导读:本文包含了离散傅立叶法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:石油,经济,国际油价,WTI周期
离散傅立叶法论文文献综述
郭永峰,金晓剑[1]（2017）在《用广义离散傅立叶变换解析国际油价(WTI)曲线以探讨国际油价的周期性》一文中研究指出国际油价是否存在周期性,其周期参数为何值的问题已逐渐成为近年国内外国际油价研究的新热点。利用广义离散傅立叶变换解析,处理1988—2017年的国际油价(WTI)曲线,探讨国际油价(WTI)的周期性参数。所获参数利用英国《经济学人》发表的相关曲线进行验证。研究表明,处理后的国际油价(WTI)曲线(1988—2017年)的变化周期为6~8年。国际上较大的政治、军事及经济事件,对于WTI国际油价指数曲线的振幅有影响,但对于曲线变化的周期基本无影响。从WTI国际油价指数曲线的发展来看,2009—2016年正好完成一个国际油价上涨与回落的周期,故从2016年底开始,油价曲线应执行另一个新的"上涨与回落"周期。(本文来源于《天津科技》期刊2017年11期）
赵炼恒,于诚浩,黄栋梁,王翔,张帅浩[2]（2017）在《基于离散傅立叶变换的岩石节理形貌分析与随机重构》一文中研究指出为了进一步开展节理面细观形貌特征对其宏观剪切特性影响的数值模拟研究,提出既可以定量地对实地采集节理试样的形貌特征进行正向分析,又能够根据预定的形貌特征范围随机地进行节理试样逆向重构的傅里叶形貌分析法。分别采用传统粗糙度分析法与傅里叶分析法对50 224个实测的节理样本进行形貌分析,得到傅里叶参数计算的经验公式;确定采用离散傅立叶变换法进行不同粗糙度节理试样逆向重构时的傅里叶参数取值范围;研究成果能为快速随机重构符合一定粗糙度特性的节理轮廓,建立一个完全数字化的虚拟试验系统提供重要基础。(本文来源于《铁道科学与工程学报》期刊2017年08期）
李亚路[3]（2017）在《六边形全球离散格网系统几何结构及傅立叶变换》一文中研究指出随着我国对地观测、卫星导航、移动通讯等技术的飞速发展,目前我们获取并积累的空间数据正从处理相对容易的结构化类型向处理非常困难的非(半)结构化类型快速过渡,“大数据”特征初现端倪。全球离散格网系统是数字化的多分辨率地球参考模型,有助于建立以地理位置为主线的数据关联、融合新模式,有望弥补当前空间数据组织、处理和应用中存在的不足。本文深入研究了叁孔六边形全球离散格网系统的几何结构,据此设计了单元编码方案;建立了球面六边形格网的离散傅立叶变换数学模型,实现了快速变换算法。论文所做工作总结如下:1.从空间数据自身特点及应用需求的角度,阐述引入全球离散格网系统处理空间数据的必要性,详细分析了该方向的国内外研究现状,提出当前研究存在的问题,简述本文结构安排。2.严格证明平面叁孔六边形格网系统本质上是一种特殊形式的“数”,根据其几何、代数性质设计单元编码方案;阐明二维无限平面格网系统到叁维有限封闭二十面体上的映射机制,揭示叁孔六边形格网系统的几何结构;通过对比试验验证上述结论的正确性和优越性。3.建立矩形格网到叁孔六边形格网的重采样数学模型,分析得出等积重采样是信息失真最小的单元对应关系;结合叁孔六边形格网系统结构特点,建立对应球面格网系统的离散傅立叶变换数学模型;将二维变换核转化为一维进而降低处理维度,借助蝶形算法实现快速离散傅立叶变换;通过对比试验验证算法的正确性和优越性。(本文来源于《解放军信息工程大学》期刊2017-04-20）
徐妍,杨齐琪,余玲[4]（2016）在《基-4高维离散傅立叶变换PM向量编码算法》一文中研究指出离散傅立叶变换是数字信号处理中一种很重要的数学工具,它可以描述离散信号的时域与频域的关系,在数字信号处理中有着重要的地位,应用十分广泛[文献1-3]。本文提出的基-4 PM向量编码算法是结合PM算法[文献4]和向量编码算法[文献5-6]创造出的新算法。在采样点数相同的情况下,与现行的几种算法相比,该算法在计算量和运算时间上都有不同程度的降低,从而提高了运算效率。这在实际应用中具有重要的意义。(本文来源于《安阳师范学院学报》期刊2016年05期）
潘赟[5]（2015）在《计算机中周期信号谐波振幅的离散傅立叶系数仿真》一文中研究指出周期信号在许多场合有实际应用,当周期信号满足狄里赫利条件时可以展开成傅立叶级数,通常采用级数的展开系数表示该信号的谐波振幅,这是本科数字信号处理课程的教学内容之一。对于只有数学期望已知的周期信号采用傅立叶系数表示,不易求解,一般采用计算机计算。本文提出了利用离散傅立叶系数分析谐波振幅的方法,并运用这种方法对实际电路的谐波振幅进行Matlab数值分析。实验结果验证了数值分析的结论。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2015年09期）
许晨昱,鲍景富[6]（2015）在《基于非整数周期采样的谐波离散时间傅立叶补偿算法》一文中研究指出非整数周期采样下,对工频及其高次谐波进行离散时间傅立叶变换,通过对离散时间傅立叶变换后进行算法上的补偿,校准基波和高次谐波的准确值。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2015年08期）
陈忠圣,高慧慧,徐圆,朱群雄[7]（2015）在《基于离散傅立叶变换的过程工业报警泛滥序列聚类分析及应用》一文中研究指出报警泛滥是过程工业报警管理中普遍存在且难以解决的问题。报警泛滥序列聚类分析有助于报警根源分析和预警。针对目前报警泛滥序列相似度测量方法存在的缺陷,如对报警序列长度限制、计算复杂、依赖参数,本文采用基于离散傅里叶变换的方法在频域对报警泛滥序列进行相似性分析,提出了离散傅里叶功率谱的欧式距离作为度量报警泛滥序列相似度距离的方法,计算不同报警泛滥的相似度距离,再通过非加权组平均法获得报警泛滥序列的聚类树状图,根据相似度距离,确定报警泛滥的模式,帮助操作员确定异常根源,做出快速响应。TE仿真过程在不同干扰下的应用实例验证了该方法的有效性、准确性。(本文来源于《第26届中国过程控制会议（CPCC2015）论文集》期刊2015-07-31）
马月红,王雪飞,梁四洋[8]（2015）在《离散傅立叶变换及其应用》一文中研究指出分析了离散傅里叶变换的原理及物理意义,分别将离散傅里叶变换技术应用在双音多频信号检测和雷达信号处理中,加深学生对离散傅里叶变换概念的理解,扩展离散傅里叶变技术应用,达到提高教学质量的目的。(本文来源于《中国现代教育装备》期刊2015年13期）
翟月英,张勇,阴欢欢,李梦琪[9]（2014）在《45分钟进入离散傅立叶变换》一文中研究指出离散傅立叶变换在数字信号处理课程中非常重要,也非常难,在讲解离散傅立叶变换的公式和性质之前,应先让学生理解离散傅立叶变换的物理意义以及与其他叁种傅立叶变换的联系,本文采用3W1H的叙述方式让学生对离散傅立叶变换产生学习兴趣。(本文来源于《电子世界》期刊2014年16期）
王圣毫,李智,胡荣,宋福圣,王岩[10]（2014）在《基于离散傅立叶变换的支持向量机光谱定量分析法》一文中研究指出研究了火电厂电煤煤粉的近红外光谱特征,提取了前3个主成分和前6个离散傅立叶变换(DFT)系数,结合主成分得分、马氏距离和偏最小二乘(PLS)交互验证方法剔除异常样本,并建立偏最小二乘回归(PLSR)、栅格支持向量机回归(G-SVR)、遗传算法支持向量机回归(GA-SVR)和粒子群算法支持向量机回归(PSO-SVR)等定量分析模型。结果表明,利用DFT系数作为PSO-SVR模型的输入变量,当其进化代数为300,种群规模为20,模型参数c1、c2为1.5,1.7时,性能最优,其中校正集相关系数(RC)为0.990,测试集相关系数(RP)为0.954,定标标准差(SEC)为0.366,测试标准差(SEP)为0.128。该方法准确可靠,已成功应用于近红外在线电煤发热量监测系统,并可推广用于其它较为复杂的近红外在线分析系统。(本文来源于《分析测试学报》期刊2014年06期）
离散傅立叶法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了进一步开展节理面细观形貌特征对其宏观剪切特性影响的数值模拟研究,提出既可以定量地对实地采集节理试样的形貌特征进行正向分析,又能够根据预定的形貌特征范围随机地进行节理试样逆向重构的傅里叶形貌分析法。分别采用传统粗糙度分析法与傅里叶分析法对50 224个实测的节理样本进行形貌分析,得到傅里叶参数计算的经验公式;确定采用离散傅立叶变换法进行不同粗糙度节理试样逆向重构时的傅里叶参数取值范围;研究成果能为快速随机重构符合一定粗糙度特性的节理轮廓,建立一个完全数字化的虚拟试验系统提供重要基础。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
离散傅立叶法论文参考文献
[1].郭永峰,金晓剑.用广义离散傅立叶变换解析国际油价(WTI)曲线以探讨国际油价的周期性[J].天津科技.2017
[2].赵炼恒,于诚浩,黄栋梁,王翔,张帅浩.基于离散傅立叶变换的岩石节理形貌分析与随机重构[J].铁道科学与工程学报.2017
[3].李亚路.六边形全球离散格网系统几何结构及傅立叶变换[D].解放军信息工程大学.2017
[4].徐妍,杨齐琪,余玲.基-4高维离散傅立叶变换PM向量编码算法[J].安阳师范学院学报.2016
[5].潘赟.计算机中周期信号谐波振幅的离散傅立叶系数仿真[J].信息技术与信息化.2015
[6].许晨昱,鲍景富.基于非整数周期采样的谐波离散时间傅立叶补偿算法[J].信息技术与信息化.2015
[7].陈忠圣,高慧慧,徐圆,朱群雄.基于离散傅立叶变换的过程工业报警泛滥序列聚类分析及应用[C].第26届中国过程控制会议（CPCC2015）论文集.2015
[8].马月红,王雪飞,梁四洋.离散傅立叶变换及其应用[J].中国现代教育装备.2015
[9].翟月英,张勇,阴欢欢,李梦琪.45分钟进入离散傅立叶变换[J].电子世界.2014
[10].王圣毫,李智,胡荣,宋福圣,王岩.基于离散傅立叶变换的支持向量机光谱定量分析法[J].分析测试学报.2014